未来10年最容易赚到钱的,不是程序员,而是这种“创作者”
如果你以为“会写代码的人”就能在 AI 时代稳赢,那这条判断已经过期了。一个正在快速浮出水面的新物种,正在重写财富和影响力的分配规则:他们不一定是工程师,但能把想法变成内容,再把内容直接变成产品。
如果你以为“会写代码的人”就能在 AI 时代稳赢,那这条判断已经过期了。一个正在快速浮出水面的新物种,正在重写财富和影响力的分配规则:他们不一定是工程师,但能把想法变成内容,再把内容直接变成产品。
这期Y Combinator的视频并没有停留在模型参数或榜单排名,而是讲述了一条更难的路:如何在真实用户、真实需求中,把图像扩散模型打磨成“几乎感觉不到它存在”的产品。文章还原了他们在文本准确率、字体生成、Marketplace形态上的关键决策,以及这些选择背后的方法论。
o1 不是更快、更聪明的 GPT-4o 升级版,而是一种“愿意多想一会儿”的模型。The AI Daily Brief 在第一时间测试后发现:如果你还用老方法提问,很可能完全用错了它。
传了大半年的 OpenAI「Strawberry」终于要来了,但第一批体验者的反馈却异常克制:它会“先想 20 秒再回答”,答案却只好一点点。这不是一次简单的模型升级,而可能是 OpenAI 在竞争压力下的一次战略试探。
OpenAI 刚刚发布了 o1,一个会在回答前“思考 10–20 秒”的模型。它不追求秒回,而是用推理碾压复杂问题:数学、代码、科研、法律。更重要的是,这可能意味着大模型 scaling 的游戏规则,正在被彻底改写。
一个几乎不会写 iOS 的创作者,用 Cursor + Claude,在 8 分钟内跑起了一个能录音、转文字、管理内容的 iPhone 应用。这不是炫技视频,而是一条清晰的信号:AI 正在重塑“开发”的门槛与边界。
多数人用 AI 学编程,其实一开始就走偏了。Mckay Wrigley 在这期视频里抛出一个反直觉结论:真正拉开差距的不是代码生成能力,而是一条“把 AI 变成代码导师”的 Cursor 提示规则。这不是提效技巧,而是学习路径的重构。
只用一次提示,就生成了能下载图片的完整应用;再加三四个指令,界面、参数、多图输出全搞定。这不是炫技,而是一次赤裸裸的现实展示:AI 正在把“做 App”这件事的门槛,压到前所未有的低点。
如果你还觉得「AI 客服」只是个接 OpenAI API 的聊天框,那这条视频会直接把你打醒。Mckay Wrigley 用 Cursor 从零搭出一个接近 Intercom 的 AI 客服系统:有 UI、有 Agent、有函数调用、能进数据库,甚至还能分流到 Slack。更狠的是,大部分代码不是“写”的,是“说”出来的。
所有人都在喊“AI要取代程序员”,但这期视频给了一个完全不同、也更残酷的答案:AI很强,但只有在你坐在正确位置时才强。Ras Mic 用 V0、Claude、Cursor 拼出了一套真实可落地的开发流,揭示了为什么“会用 AI”和“被 AI 用”之间,差的是开发者思维。